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PipesHub ist eine quelloffene, selbst hostbare, KI-native Ausführungsschicht, die Unternehmenswissen verbindet, erklärbare Suche mit Quellenangaben liefert und Arbeitsabläufe über alle Systeme hinweg automatisiert.
- 📝 Erklärbare Antworten: PipesHub liefert fundierte Antworten mit präzisen Block-Zitaten zu den Originaldokumenten.
- 🔒 Berechtigungsbewusste Suche: Erzwingt Zugriffskontrollen auf Quellenebene, sodass Nutzer nur das sehen, wozu sie berechtigt sind.
- 🕸️ Wissensgraph-Abruf: Graphgestützter Abruf, der Beziehungen über Unternehmensdaten hinweg erfasst.
- 🔌 Unternehmens-Konnektoren: Über 30 Konnektoren mit Echtzeit- und geplanter Indexierung – sofort einsatzbereit.
- 🔍 Einheitliche Suche, Deep Research und Agenten: Suche, Q&A, Deep Research, Websuche und KI-Agenten auf einer einzigen Kontextschicht.
- 📊 Artefakte und Codeausführung: Erstelle Berichte, Diagramme und Dashboards in einer sicheren Ausführungs-Sandbox.
- 🎙️ Multimodale Unterstützung: Verständnis von Bildern, Diagrammen und gescannten Dateien sowie sprachbasierte Interaktion.
- 🤖 No-Code-Agenten und -Aktionen: Baue Agenten visuell und führe Aktionen über Unternehmenswerkzeuge hinweg aus.
- 🧠 Bring dein eigenes Modell mit, vollständig selbst hostbar: Jeder LLM-Anbieter, bereitgestellt in deiner VPC – Daten verlassen niemals deine Infrastruktur.
- 🛠️ Entwicklerorientiert und erweiterbar: APIs, SDKs, MCP-Tools, eigene Konnektoren und unabhängig skalierbare Dienste.
| Format | Details |
|---|---|
| Einschließlich gescannter PDFs | |
| Docx / Doc | Microsoft Word |
| XLSX / XLS | Microsoft Excel |
| PPTX / PPT | Microsoft PowerPoint |
| CSV | Kommagetrennte Werte |
| Markdown | .md-Dateien |
| HTML | Webseiten |
| Text | Reine Textdateien |
| Google Docs, Sheets, Slides | Google-Workspace-Formate |
| Bilder | PNG, JPG usw. |
| Audio | Audiodateien |
| Video | Videodateien |
| Technologie | Beschreibung |
|---|---|
| Next.js | App-Router-UI (clientseitig gerendertes React) |
| TypeScript | Stark typisierte JavaScript-Obermenge |
| Radix UI Themes | Barrierefreie Komponenten-Primitive und Styling |
| Zod | Schemavalidierung und -parsing |
| React Hook Form | Flexible Verwaltung des Formularzustands |
| Technologie | Beschreibung |
|---|---|
| FastAPI | Hochperformantes Python-Web-Framework |
| LangChain | Framework für LLM-Pipelines |
| Qdrant | Engine für Vektor-Ähnlichkeitssuche |
| Neo4j / ArangoDB | Graphdatenbank |
| Kafka / Redis Streams | Verteilte Event-Streaming-Plattform |
| Redis | Caching |
| Redis / etcd3 | Verteilter Key-Value-Konfigurationsspeicher |
| Celery | Verteiltes Task-Queue-System |
| Docling | Toolkit zum Parsen und Extrahieren von Dokumenten |
| PyMuPDF | Bibliothek zur PDF-Verarbeitung |
| pandas | Datenanalyse und -verarbeitung |
PipesHub (die KI-Plattform für den Arbeitsplatz) kann lokal ausgeführt oder mit Docker Compose in der Cloud bereitgestellt werden. Hinweis: Wenn du PipesHub auf einem Cloud-Server bereitstellst, stelle sicher, dass du einen HTTPS-Endpunkt verwendest. PipesHub erzwingt strengere Sicherheitsprüfungen, und Browser blockieren bestimmte Anfragen, wenn die Anwendung über HTTP ausgeliefert wird. Du kannst einen Reverse-Proxy wie Cloudflare, Nginx oder Traefik verwenden, um SSL/TLS zu terminieren und ein gültiges HTTPS-Zertifikat bereitzustellen. Wenn du nach der Bereitstellung von PipesHub beim Zugriff über HTTP einen weißen Bildschirm siehst, ist dies wahrscheinlich die Ursache. Das Frontend verweigert das Laden aufgrund der strengeren Sicherheitsprüfungen.
# Clone the repository
git clone https://github.com/pipeshub-ai/pipeshub-ai.git
# 📁 Navigate to the deployment folder
cd pipeshub-ai/deployment/docker-compose
# Set Environment Variables
> 👉 Set Environment Variables for secrets, passwords, and the public URLs of the **Frontend** and **Connector** services
> _(Required for webhook notifications and real-time updates)_
> Refer to env.template
# 🚀 Start the production deployment
docker compose -f docker-compose.prod.yml -p pipeshub-ai up -d
# 🛑 To stop the services
docker compose -f docker-compose.prod.yml -p pipeshub-ai down# Clone the repository
git clone https://github.com/pipeshub-ai/pipeshub-ai.git
# 📁 Navigate to the deployment folder
cd pipeshub-ai/deployment/docker-compose
# Set Optional Environment Variables
> 👉 Set Environment Variables for secrets, passwords, and the public URLs of the **Frontend** and **Connector** services
> _(Required for webhook notifications and real-time updates)_
> Refer to env.template
# 🚀 Start the local build deployment
docker compose -f docker-compose.build.neo4j.yml -p pipeshub-ai up --build -d
# 🛑 To stop the services
docker compose -f docker-compose.build.neo4j.yml -p pipeshub-ai downDas Haupt-Dockerfile zieht vorgefertigte Layer von pipeshubai/pipeshub-ai-base:python-deps und pipeshubai/pipeshub-ai-base:runtime (siehe Dockerfile.base im Stammverzeichnis des Repositorys für Build-/Push-Befehle). Um stattdessen lokale Tags zu verwenden, setze PYTHON_DEPS_IMAGE und RUNTIME_BASE_IMAGE in der Umgebung oder in den Build-Argumenten von Compose.
Verwende PipesHub mit jedem MCP-kompatiblen Client, um deinen Unternehmenskontext in KI-Workflows einzubringen. Einrichtung und Verwendung findest du im README.
Repository: pipeshub-ai/mcp-server
PipesHub stellt Entwickler-SDKs für Python, TypeScript und Go bereit, damit du schnell integrieren kannst. Details zu Einrichtung und Verwendung findest du im README des jeweiligen SDK-Repositorys.
| Name | Beschreibung | Link |
|---|---|---|
| Python SDK | Python-SDK für PipesHub | pipeshub-ai/pipeshub-sdk-python |
| TypeScript SDK | TypeScript-SDK für PipesHub | pipeshub-ai/pipeshub-sdk-typescript |
| Go SDK | Go-SDK für PipesHub | pipeshub-ai/pipeshub-sdk-go |
Benötigst du ein SDK in einer anderen Sprache? Kontaktiere uns unter developer@pipeshub.com
Wir entwickeln offen. Hier ist, was erledigt ist und was als Nächstes kommt:
- ✅ 🤖 KI-Agenten für den Arbeitsplatz: erstklassiger No-Code-Agenten-Builder
- ✅ 🔗 MCP-(Model Context Protocol-)Unterstützung, sowohl Server als auch Client
- ✅ 🧰 Entwickler-SDKs
- ✅ 🔍 Codesuche über GitHub, GitLab und Bitbucket
- ⬜ 👤 Personalisierte Suche basierend auf Team, Rolle und Verlauf
- ✅ ☸️ Produktions-Kubernetes-Bereitstellung mit HA-Standardwerten
- ⬜ 📈 PageRank-gestützte Relevanz über den gesamten Wissensgraphen
👉 Vollständige Produkt-Roadmap auf Notion ansehen
Möchtest du Teil unserer Entwickler-Community werden? Sieh dir unseren Leitfaden zum Mitwirken an, um mehr darüber zu erfahren, wie du die Entwicklungsumgebung einrichtest, welche Programmierrichtlinien gelten und wie der Beitragsworkflow aussieht.
| Eine Frage stellen oder Hilfe erhalten | Discord |
| Einen Fehler melden oder eine Funktion anfragen | GitHub Issues |
| Ein Sicherheitsproblem melden | Sicherheitsproblem melden |
| Die Dokumentation lesen | Pipeshub-Dokumentation |
PipesHub ist eine quelloffene, selbst hostbare, KI-native Ausführungsschicht, die Unternehmenswissen verbindet, erklärbare Suche mit Quellenangaben liefert und Arbeitsabläufe über alle Systeme hinweg automatisiert. Sie bietet eine einheitliche Kontextschicht für Suche, Q&A, Deep Research, Websuche und KI-Agenten.
PipesHub ist vollständig quelloffen (Apache 2.0) und selbst hostbar – deine Daten verlassen niemals deine Infrastruktur. Es bietet eine berechtigungsbewusste Suche, die Zugriffskontrollen auf Quellenebene erzwingt, und liefert erklärbare Antworten mit präzisen Block-Zitaten zu den Originaldokumenten.
PipesHub verfügt über mehr als 30 Unternehmens-Konnektoren mit Echtzeit- und geplanter Indexierung. Es unterstützt Dateiformate wie PDF, Docx, XLSX, PPTX, CSV, Markdown, HTML, Google Docs/Sheets/Slides, Bilder, Audio und Video.
# Clone the repository
git clone https://github.com/pipeshub-ai/pipeshub-ai.git
cd pipeshub-ai/deployment/docker-compose
# Set Environment Variables (refer to env.template)
# Start production deployment
docker compose -f docker-compose.prod.yml -p pipeshub-ai up -dHinweis: Verwende HTTPS für Cloud-Bereitstellungen. HTTP kann zu Sicherheitsblockaden im Frontend führen.
PipesHub folgt dem Prinzip „Bring dein eigenes Modell mit“ – du kannst jeden LLM-Anbieter verwenden. Stelle in deiner VPC die Modelle deiner Wahl bereit. Der Technologie-Stack umfasst LangChain für LLM-Pipelines und -Workflows.
PipesHub nutzt einen graphgestützten Abruf, der Beziehungen über Unternehmensdaten hinweg erfasst. Es verwendet Neo4j oder ArangoDB als Graphdatenbanken, kombiniert mit Qdrant für die Vektor-Ähnlichkeitssuche.
Ja. PipesHub stellt einen MCP-Server für die Integration mit jedem MCP-kompatiblen Client bereit. Repository: pipeshub-ai/mcp-server.
PipesHub stellt SDKs bereit für:
- Python: pipeshub-ai/pipeshub-sdk-python
- TypeScript: pipeshub-ai/pipeshub-sdk-typescript
- Go: pipeshub-ai/pipeshub-sdk-go
Ja. PipesHub verfügt über einen No-Code-Agenten-Builder. Du kannst Agenten visuell erstellen und Aktionen über Unternehmenswerkzeuge hinweg ausführen, ohne Code zu schreiben.
PipesHub unterstützt das Verständnis von Bildern, Diagrammen und gescannten Dateien sowie sprachbasierte Interaktion. Es verwendet Docling und PyMuPDF zum Parsen von Dokumenten und Azure Document Intelligence oder ein multimodales LLM (VLM) für die OCR gescannter PDFs.
- Stelle sicher, dass HTTPS für Cloud-Bereitstellungen konfiguriert ist
- Prüfe die Docker-Compose-Logs:
docker compose logs - Überprüfe die Umgebungsvariablen in env.template
- Konsultiere docs.pipeshub.com für ausführliche Anleitungen
- Discord – Fragen stellen und Hilfe erhalten
- GitHub Issues – Fehler melden oder Funktionen anfragen
- PipesHub-Dokumentation – Die Dokumentation lesen
Das hilft dem Projekt, die Teams zu erreichen, die es brauchen.
Mit ❤️ erstellt vom PipesHub-Team und Mitwirkenden aus aller Welt.